Flatlogic

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ツール紹介:

AIで本番対応のSaaS・CRM・ERPを数日で構築。フルスタック即時デプロイ、数クリックでリリース、コードは自社所有。
登録日:

2025-11-08
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ツール情報

Flatlogic AIとは？

Flatlogic AIは、スタートアップや企業向けのAI搭載Webアプリ開発プラットフォームです。SaaS、CRM、ERPをはじめとする業務アプリを、要件定義から設計・実装・デプロイまで一気通貫で支援し、数カ月かかっていたフルスタック開発を数日に短縮します。利用者がユースケースやデータ構造を入力すると、AIがアプリの土台となるバックエンド、フロントエンド、データ層を自動生成。生成物は本番運用を前提にしており、即時の配備にも対応します。さらに、生成されたソフトウェアの所有権はユーザー側にあり、コードの編集や拡張、インフラの選択も自由度高く行えます。プロトタイピングから本番運用まで、開発コストとリリースリードタイムの最適化に寄与します。ノーコードの手軽さと実コードの柔軟性を両立し、チームの開発生産性を底上げします。

Flatlogic AIの主な機能

AIによる要件解釈と設計支援：ユースケースやデータモデルをもとにアプリの骨子を自動生成。
フルスタック生成：バックエンドAPI、フロントエンド、データ層を一体で作成し、整合性の取れた構成を提供。
本番運用を想定した出力：実行可能なコードと設定を生成し、品質と拡張性を両立。
即時デプロイ：生成後すぐにアプリを起動・公開でき、初期検証を迅速化。
コードの所有権とエクスポート：生成物をダウンロードして自由に編集・保守が可能。
UI/画面の自動生成：基本的な業務画面やフォーム、一覧などを自動で構築し、手直しに集中できる。
外部サービス統合の土台：API連携やサードパーティ接続に配慮した構造で拡張しやすい。
スケールを見据えた構成：モジュール化されたコードで段階的な機能追加に対応。

Flatlogic AIの対象ユーザー

短期間でプロダクトを立ち上げたいスタートアップ、業務システムを内製化したい中小企業、要件定義に集中したいプロダクトマネージャー、実コードで拡張可能な基盤を求めるエンジニアチーム、受託・SIで見積りとプロトタイピングを高速化したい開発会社、社内ツールを迅速に整備したい情報システム部門などに適しています。MVP検証、PoC、既存システムのモダナイズ、部門横断の業務最適化といった利用シーンで効果を発揮します。

Flatlogic AIの使い方

アカウントを作成し、新規プロジェクトを開始します。
ユースケース、主要エンティティ、データ項目などの要件を入力します。
AIが提示するデータモデルや画面構成案をレビューし、必要に応じて修正します。
生成を実行して、バックエンド・フロントエンド・データ層を含むフルスタック構成を作成します。
プレビュー環境で動作を確認し、フォームや一覧、バリデーションなどを微調整します。
環境変数や外部APIキー、データベース接続など運用に必要な設定を行います。
ワンクリックでデプロイするか、コードをエクスポートして任意のインフラへ配備します。
運用しながら機能追加や改修を行い、CI/CDに組み込んで継続的に改善します。

Flatlogic AIの業界での活用事例

SaaSのMVPを短期間で立ち上げ、顧客検証を繰り返しながら本番運用へ移行するケースに適しています。営業部門では顧客管理や案件管理のCRM、オペレーション部門では受発注・在庫・請求を扱う業務アプリ、管理部門では勤怠・資産・レポーティングなどの社内システムを迅速に構築できます。製造・流通ではデータ収集ダッシュボードやワークフロー可視化、教育・医療では予約や学習管理のような小規模モジュールをスモールスタートで導入し、需要に応じて段階的に拡張する運用が可能です。

Flatlogic AIの料金プラン

料金は、プロジェクト規模や利用機能、ホスティングやサポート要件によって変動する場合があります。評価目的で試せるプランが用意されることもあります。具体的な価格、利用枠、商用利用の条件などは変更される可能性があるため、最新の情報は公式サイトで確認することをおすすめします。

Flatlogic AIのメリットとデメリット

メリット：

フルスタックのコードを自動生成し、開発リードタイムを短縮できる。
本番運用を見据えた構成で、初期段階から品質と拡張性を確保しやすい。
生成物の所有権を保持でき、ベンダーロックインのリスクを抑えられる。
即時デプロイにより、検証とフィードバックを素早く回せる。
要件変更に追随しやすく、プロトタイプから本番まで一貫した開発が可能。
外部サービスや既存システムとの連携を見据えた拡張が容易。

デメリット：

ドメイン特有の複雑なビジネスルールは自動生成だけでは表現しきれない場合がある。
生成コードの構造を理解し、チームの標準に合わせるための学習コストが発生する。
本番導入前にはセキュリティやパフォーマンスの追加テスト・レビューが必要。
AI出力の品質は要件記述やデータモデルの精度に影響を受ける。
レガシー環境や特殊インフラとの統合では手作業の調整が必要になることがある。

Flatlogic AIに関するよくある質問

質問：生成後のコードは自由に編集できますか？

はい。生成されたソフトウェアはユーザー側の所有物として扱え、任意のIDEやワークフローで編集・拡張できます。
質問：デプロイはどのように行いますか？

生成後に即時デプロイが可能です。必要に応じてコードをエクスポートし、好みのインフラ環境に配備する運用にも対応できます。
質問：既存のデータやシステムと連携できますか？

外部APIやデータベース連携を見据えた構成で生成されるため、プロジェクト要件に合わせて統合を進めやすい設計です。
質問：セキュリティ面はどうなっていますか？

認証や権限管理などの基盤実装を前提に、運用ポリシーに合わせた追加のレビューと強化を行うことで安全性を高められます。
質問：ノーコードツールとの違いは何ですか？

実行可能なフルスタックのコードを生成し、所有権を保持できる点が特徴です。長期的な拡張や独自要件への適合がしやすく、ロックインを抑制できます。